“長(zhǎng)久以來(lái)爛片輪番上映,幾乎將觀眾的觀影慾望消耗完全?!钡顷P(guān)于什么是好電影這個(gè)問(wèn)題,對(duì)制片商而言,答案是能賺到錢的就是好片,因此能夠捕捉觀眾的口味是十分重要的。然而觀眾口味并不是容易就能捉摸,在經(jīng)過(guò)過(guò)多次成功與失敗后,片商開(kāi)始用AI來(lái)決定制作什么電影。
盡管過(guò)去十幾年好萊塢的流水線大片一直贏得大量觀眾的追捧,但近幾年開(kāi)始卻出現(xiàn)觀眾審美疲勞的情況。于是,在美國(guó)已經(jīng)有多家為制片商提供分析服務(wù)的AI公司,位於洛杉磯的新創(chuàng)公司“Cinelytic”就是其中一家,據(jù)悉這家公司能基於機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)分析歷史電影的數(shù)據(jù)庫(kù),進(jìn)而預(yù)測(cè)不同劇本和演員對(duì)於一部電影票房的影響。
Cinelytic共同創(chuàng)辦人兼CEO Tobias Queisser舉了一個(gè)用AI預(yù)測(cè)劇本、演員和票房變化的例子,假設(shè)拍一部以艾瑪.華森為主角大片,可以用Cinelytic的軟件來(lái)看到如果把主角換成珍妮佛.勞倫斯會(huì)對(duì)票房產(chǎn)生什么變化。
目前AI仍無(wú)法進(jìn)行無(wú)誤差預(yù)測(cè)
AI可以從不同的維度來(lái)對(duì)比兩位演員,比如設(shè)計(jì)不同場(chǎng)景,看看這兩位演員對(duì)電影的影響,看看哪個(gè)情況下誰(shuí)能帶來(lái)更好的效果。
Cinelytic的員工大都不是來(lái)自電影行業(yè),Tobias Queisser來(lái)自金融行業(yè),而CTO Dev Sen曾為NASA設(shè)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,但Queisser相信決策幾百億美元投資的技術(shù)對(duì)電影行業(yè)同樣有幫助。
類似的AI公司還有不少,比利時(shí)的ScriptBook表示其算法可以透過(guò)分析劇本來(lái)預(yù)測(cè)電影是否會(huì)成功。
ScriptBook展示了對(duì)過(guò)去兩年上映的一些電影的算法預(yù)測(cè),結(jié)果顯示其算法對(duì)於一部電影是否盈利的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率高達(dá)86%,而影視行業(yè)的準(zhǔn)確率只有44%。
不過(guò)這些AI公司都拒絕為即將上映的電影進(jìn)行預(yù)測(cè),因此到底AI是不是真的能比人類作出更正確的決策,還是在害怕預(yù)測(cè)結(jié)果和實(shí)際情況打臉,也許這些AI的預(yù)測(cè)還沒(méi)能站穩(wěn)腳步。
同時(shí)有研究人員指出此類AI的算法存在缺陷,這些算法只能根據(jù)過(guò)去的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,可能難以適應(yīng)隨時(shí)更迭的流行潮流和觀眾口味。
例如ScriptBook的算法在分析2017年的票房黑馬《逃出絕命鎮(zhèn)》時(shí),雖然成功預(yù)測(cè)了這部電影會(huì)盈利,但預(yù)測(cè)票房結(jié)果遠(yuǎn)遠(yuǎn)不及實(shí)際票房。算法給出了5,600萬(wàn)美元的預(yù)測(cè),實(shí)際上該片最終票房達(dá)到了1.76億美元。
雖然AI的預(yù)測(cè)未必準(zhǔn)確,但越來(lái)越多應(yīng)用於影視行業(yè)的AI技術(shù)已經(jīng)被開(kāi)發(fā)出來(lái)。
AI怎么預(yù)測(cè)你看電影時(shí)什么時(shí)候會(huì)笑
麻省理工學(xué)院曾公布過(guò)一項(xiàng)研究成果,可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練電腦來(lái)識(shí)別視頻中的情緒變化,依靠深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析了數(shù)千部不同類型的影音,包括電影、電視劇和短影音等。
研究人員用“感情弧線”為指標(biāo)來(lái)評(píng)估視頻的不同片段引起的情緒是積極還是消極,這種“感情弧線”的數(shù)值被研究人員稱為視覺(jué)效價(jià)(visual valence),并以此繪制了視頻中每個(gè)場(chǎng)景的情緒變化曲線圖。
這項(xiàng)AI技術(shù)可以更為準(zhǔn)確地分析觀眾的笑點(diǎn)和淚點(diǎn),這對(duì)影視制作方來(lái)說(shuō)十分有幫助。
好萊塢大廠還沒(méi)完全接納
迪士尼研究中心(Disney Research)也曾公布了一項(xiàng)用於觀察分析電影院中觀眾反應(yīng)的技術(shù)。這項(xiàng)技術(shù)能透過(guò)捕捉電影院中觀眾的表情,來(lái)分析觀眾的情緒,甚至在觀察某個(gè)觀眾十分鐘后還能預(yù)測(cè)他接下來(lái)的反應(yīng)。
此外被迪士尼收購(gòu)的20世紀(jì)??怂?,去年和Google合作開(kāi)發(fā)了一套電影預(yù)測(cè)和推薦系統(tǒng)Merlin,通過(guò)AI技術(shù)分析電影預(yù)告的每個(gè)鏡頭后,將標(biāo)記的物體場(chǎng)景信息與數(shù)據(jù)庫(kù)比對(duì),從而預(yù)測(cè)觀眾感興趣的電影。
然而好萊塢還沒(méi)完全接納這樣的新技術(shù),很多傳統(tǒng)制片商認(rèn)為這些冰冷的算法只會(huì)損壞電影的藝術(shù)價(jià)值。盡管ScriptBook的客戶中不乏知名的好萊塢電影公司,這些公司都會(huì)要求簽署保密協(xié)議,隱蔽他們使用了AI預(yù)測(cè)這個(gè)事實(shí) 。
相比之下,串流媒體的態(tài)度則更加開(kāi)放。Netflix當(dāng)年一戰(zhàn)成名的《紙牌屋》,就是采取了以大數(shù)據(jù)為主導(dǎo)的電視劇制作模式,Netflix曾表示這套基於用戶習(xí)慣的個(gè)性化推薦系統(tǒng),除了有效提高了觀看率,每年還能為Netflix節(jié)約10億美元。
但隨著北美電影市場(chǎng)疲軟,傳統(tǒng)制片商對(duì)這種技術(shù)也透露出需求?!逗萌R塢報(bào)導(dǎo)者》的一篇文章指出,面對(duì)陰晴不定的電影市場(chǎng),好萊塢制片廠的高層們正面臨一個(gè)問(wèn)題:
究竟是將電影放到院線上映,還是將其賣給Netflix。
不過(guò),AI預(yù)測(cè)之所以不能夠達(dá)到100%的準(zhǔn)確率,也是因?yàn)殡娪氨旧磉€是一門充滿不確定的藝術(shù),從沒(méi)有一套保證成功的模型和公式。
沒(méi)有人知道當(dāng)年威爾史密斯要是接拍了《黑客任務(wù)》還會(huì)不會(huì)成為科幻經(jīng)典,誰(shuí)也無(wú)法預(yù)測(cè)如果《霸王別姬》選了尊龍而非張國(guó)榮,會(huì)在大銀幕留下一個(gè)怎樣的程蝶衣。
這種陰差陽(yáng)錯(cuò)造就的經(jīng)典,也是電影的魅力之一。而算法要做的,恰恰是盡量消除所有不確定性。
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原文標(biāo)題:當(dāng)AI預(yù)測(cè)走進(jìn)影視業(yè),能有效減少爛片的1產(chǎn)生嗎?
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